Türkiye is a country on the Alpine-Himalayan earthquake zone and needs an effective disaster management plan, with its geography experiencing severe seismic activities. In this respect, natural disaster risks can be reduced by using developing artificial intelligence technology and deep learning applications in the mitigation, preparedness, response, and recovery phases that constitute the disaster management plan. This study examines deep learning models, application areas, deep learning layers and libraries used, and how deep learning can be used in the four stages of disaster management through study examples in the literature. The study aims to examine the use of deep learning in architecture and disaster management phases based on the earthquake factor as a result of the literature review. As a result, when studies on deep learning are examined, disaster management studies closely related to the discipline of architecture are mainly in the response phase. However, the discipline of architecture plays an important role at every stage of disaster management. In this respect, as holistic studies and applications related to deep learning, architectural science, and effective disaster management increase, the loss of life and property due to disasters, especially earthquakes, will decrease. The study carried out is thought to be an important guide for future research.
Artificial intelligence deep learning disaster management earthquake architecture
National and international research and publication ethics have been complied with in the article. Ethics committee approval was not required in the study.
Türkiye Alp Himalaya deprem kuşağı üzerinde olan ve şiddetli sismik aktivitelerin yaşandığı coğrafyası ile etkin afet yönetim planı olması gereken bir ülkedir. Bu açıdan, gelişen yapay zeka teknolojisi ve derin öğrenme uygulamaları kullanılarak afet yönetim planını oluşturan risk ve zarar azaltma, hazırlık, müdahale ve iyileştirme evrelerinde doğal afet riskleri azaltılabilir. Bu çalışmada, derin öğrenme modelleri, uygulama alanları, derin öğrenme katmanları ve kullanılan kütüphaneler incelenerek, literatürde yapılmış çalışma örnekleri üzerinden derin öğrenmenin afet yönetiminin dört aşamasında nasıl kullanılabileceği irdelenmiştir. Çalışmanın amacı yapılan literatür taramasının sonucunda deprem faktörü baz alınarak mimarlık ve afet yönetimi aşamalarında derin öğrenmenin kullanımını incelemektir. Sonuç olarak derin öğrenme ile ilgili çalışmalar incelendiğinde, mimarlık disiplini ile yakın ilişkili olan afet yönetimi çalışmaları en çok müdahale aşamasında bulunmaktadır. Oysaki mimarlık disiplini afet yönetiminin her aşamasında önemli görevler almaktadır. Bu açıdan derin öğrenme, mimarlık bilimi ve etkin afet yönetimi ile ilgili bütünsel çalışmalar ve uygulamalar arttıkça, afetler özellikle deprem nedeniyle yaşanacak can ve mal kayıpları azalacaktır. Yapılan çalışmanın ilerideki araştırmalar için önemli bir klavuz niteliği taşıdığı düşünülmektedir.
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Mimari Bilim ve Teknoloji |
Bölüm | Araştırma Makaleleri |
Yazarlar | |
Erken Görünüm Tarihi | 6 Şubat 2024 |
Yayımlanma Tarihi | 6 Şubat 2024 |
Gönderilme Tarihi | 27 Temmuz 2023 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2024 |